霍夫曼压缩

Question

我目前正在研究不同的压缩算法，例如huffman，自适应霍夫曼和Lempel Ziv算法，但我真的不明白它应该如何在随机文件上运行。

所以我知道他们在文本文件上工作，但这是他们唯一的工作吗？ 我可以使用Huffman来压缩音频文件或图像吗？如果是这样，我如何知道我将用于算法的“块”的大小？

Answer 1

霍夫曼和自适应霍夫曼是编码的例子，它利用符号概率的统计偏差将它们编码成尽可能少的比特。 （还有其他类型的编码，例如算术，范围和非对称数字系统。）

Lempel-Ziv是建模的一个例子，它采用被压缩的特定数据类型中的冗余，在本例中为文本，并将其转换为适合的一系列符号编码。 Lempel-Ziv的工作假设是不同长度的字符串将在文本中重复出现，这就是自然语言的情况。

这种假设对于音频或图像文件根本不起作用，其中冗余采用非常不同的形式。作为建模的一部分，对数据执行变换以按频率分离组件。对于人类消耗的音频和图像数据而言，有损压缩也是可接受的，其中数据可以根据其在频域中的位置被抽取或丢弃，以及使用其他方式来利用心理声学或心理 - 视觉有效冗余。

完成那种建模后，可以应用类似的编码将结果符号编码为最小尺寸的比特流。

压缩由建模组成，建模高度依赖于要压缩的数据类型，以及在有损压缩的情况下数据的使用者，其次是编码< / em>，将结果信息压缩为压缩比特流。

Answer 2

是的，你在那里提到的算法在二进制文件上都能很好地工作 - 它只是为了方便大多数论文在他们的例子中使用字符数据。

对于块大小，虽然这不是必需的，但现代通用压缩算法总是将输入视为字节流（8位值）。

请注意，尽管您原则上可以尝试使用霍夫曼压缩来压缩音频文件，但结果可能不合适，因为霍夫曼依赖某些符号比其他符号更频繁。专用压缩算法，如MPEGx，通常用于音频。